Цифровой двойник — это виртуальная модель объекта или системы с нужными характеристиками, на которой можно тестировать воздействие различных препаратов, процедур и визуализировать процессы. Здравоохранение признано отраслью, где технология цифровых двойников может произвести переворот, в будущем позволив врачам работать с виртуальными пациентами.
Индустрия здравоохранения уже задействует цифровых двойников для развития персонализированной медицины, организации эффективной работы медорганизаций, а также разработки новых лекарств и устройств.
Сфера разработки цифровых двойников быстро расширяется благодаря достижениям в области передачи данных в реальном времени, машинного обучения, а также технологий виртуальной и дополненной реальности.
Исследователи Института Алана Тьюринга призывают медицинское сообщество сотрудничать в масштабировании цифровых двойников от разовых проектов до целых платформ, которые могли бы работать наряду с сервисами данных о клиентах.
1. Виртуальные органы
Сразу несколько компаний работают над проектом виртуального сердца, которое можно снабжать характеристиками отдельных пациентов и обновлять, чтобы понимать прогрессирование их заболеваний или отслеживать реакцию на новые лекарства, методы лечения или операции. Проект Philips HeartModel моделирует виртуальное сердце с помощью ультразвукового оборудования.
Siemens Healthineers работает над цифровым двойником сердца, чтобы улучшить медикаментозное лечение и имитировать катетерные вмешательства. Европейский стартап FEops уже получил одобрение регулирующих органов на создание платформы FEops Heartguide, которая сочетает в себе точную копию сердца пациента с анализом анатомии его тела, чтобы улучшить изучение и лечение структурных заболеваний.
В 2014 году компания Dassault Systèmes запустила краудсорсинговый проект «Живое сердце» с целью разработки виртуального близнеца этого органа. Проект с открытым исходным кодом объединил исследователей, хирургов, производителей медицинского оборудования и фармацевтические компании. Другой проект компании, «Живой мозг», изучает методы лечения эпилепсии и позволяет отслеживать прогрессирование нейродегенеративных заболеваний реального мозга на его модели. Dassault Systèmes организовала аналогичные проекты для разработки цифровых двойников легких, колен, глаз и других систем и органов.
2. Геномная медицина
Исследователи из шведского Линчёпингского университета занимаются сопоставлением РНК больных ревматоидным артритом мышей с цифровым двойником этих цепочек. Они выявляют клетки с активными генами, которые становятся целями препаратов, чтобы найти самые эффективные по действию лекарства и рассчитать их дозы. Цель состоит в том, чтобы персонализировать диагностику и лечение человека с помощью копий его РНК. Исследователи отметили, что обычно лекарства от артрита не действуют примерно в 40–70% случаев.
Подобные методы используют также, чтобы создавать карты характеристик человеческих Т-клеток, которые играют решающую роль в иммунной защите организма. Эти карты могут помочь диагностировать многие распространенные заболевания на ранних стадиях, чтобы сделать их лечение более эффективным и дешевым.
3. Разработка лекарств и медицинских устройств
Цифровые двойники могут улучшить разработку, тестирование и мониторинг новых медицинских устройств и лекарств. Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) США запустило программу по внедрению различных типов цифровых подходов в фармацевтике. В ведомстве признают, что на сегодняшний день препараты от самых распространенных болезней остаются неэффективными для 35–78% пациентов.
Стартап Unlearn.ai, учрежденный выходцами из фармкомпании Pfizer, представил платформу машинного обучения DiGenesis для создания профилей цифровых двойников пациентов, получив $12 млн на ее развитие. Платформа в перспективе позволит тестировать новые препараты на цифровых моделях пациентов.
FDA также создает нормативную базу, позволяющую компаниям сертифицировать и продавать программное обеспечение как медицинское устройство. Основная идея состоит в том, чтобы создать цифрового двойника для конкретного пациента из различных источников данных, включая лабораторные тесты, ультразвук, устройства визуализации и генетические тесты. Кроме того, цифровые близнецы также могут помочь оптимизировать программное обеспечение в медицинских устройствах: кардиостимуляторах или автоматических инсулиновых помпах.
Исследователи из американского штата Оклахома работали с системой анализа Ansys над созданием цифрового двойника для улучшения доставки лекарств в легкие. Работа велась в рамках проекта Virtual Human System. Ученые обнаружили, что только около 20% препаратов попадают в целевые области легких. Цифровые двойники позволили исследователям изменить размер частиц и характеристики состава препаратов, чтобы повысить эффективность доставки до 90%.
В России ученые из Балтийского федерального университета имени Канта, Санкт-Петербургского НИИ фтизиопульмонологии и Курского государственного университета построили математическую модель метаболизма лекарства для лечения острых лейкозов у детей — меркаптопурина — в клетках печени. Эта модель позволила предсказать интервал концентраций препарата для наиболее желательного эффекта от лечения. Как объяснили разработчики, математическая модель работает как «цифровой двойник» пациента. Зная физические параметры человека перед началом химиотерапии, медики могут провести расчеты и сделать вывод о том вызовет ли она токсические эффекты или нет.
4. Классификация рисков
Фармацевты при Стэнфорде используют цифровых двойников в изучении рисков для сердца, связанных с применением различных лекарств. Это позволяет повысить безопасность отдельных препаратов и их комбинаций с меньшими затратами, чем при ручном тестировании. Базовая исследовательская модель включает 23 препарата. Расширение этой модели позволит компаниям сэкономить примерно $2,5 млрд, необходимых для разработки, тестирования, утверждения и запуска любого нового препарата.
А исследовательский центр Empa в Швейцарии работает над цифровыми двойниками для оптимизации дозировки лекарств пациентам, страдающим от хронических болей. Такие характеристики как возраст и образ жизни человека помогают настроить его цифрового двойника, чтобы предсказать действие обезболивающих.
5. Сканирование и моделирование тела
Платформа от американской Q Bio — Gemini Digital Twin — позволяет сканировать все тело за 15 минут без радиационного излучения, используя модели вычислительной физики, которые более точны, чем обычная МРТ. Компания уже получила более $80 млн от венчурных фондов в сфере медицины Andreessen Horowitz, Kaiser Foundation Hospitals и других. Q Bio также работает над улучшением этих моделей, используя данные о генетике, анатомии, образе жизни и историях болезни пациентов.
Обычные скелеты не могут отражать особенности тела отдельного человека. Немецкая компания Virtonomy разработала библиотеку таких вариаций. Производители могут использовать их при испытаниях любых новых устройств, чтобы выяснить, как эти вариации влияют на производительность и безопасность медоборудования.
6. Планирование операции
Бостонская детская больница работает с цифровым двойником сердца Dassault Systèmes для улучшения планирования хирургических процедур пациентов и последующей оценки их результатов. Другой цифровой двойник Sim&Size от компании Sim&Cure помогает нейрохирургам удалять аневризмы с помощью моделирования мозга для повышения безопасности пациентов. Аневризмы — это увеличение кровеносных сосудов, которое может привести к образованию тромбов, а при разрыве — к инсультам и смерти. Цифровые близнецы позволяют выполнять менее инвазивные операции с использованием катетеров для установки уникальных имплантантов вместо удаленного сосуда. Данные от отдельных пациентов помогают настраивать двойника во встроенном в него пакете моделирования от Ansys. Медики отмечают, что использование этих технологий резко снизило потребность в повторном хирургическом вмешательстве.
7. Персонализированная информация о здоровье
Приложение Healthcheck от британского поставщика медуслуг Babylon Health записывает данные о состоянии здоровья в цифровых двойниках. Оно работает с данными, введенными вручную: анамнез, трекер настроения пациента, трекер симптомов и автоматический захват данных с его фитнес-устройств и других носимых гаджетов, например, Apple Watch. Цифровой двойник может предоставить врачу оперативную информацию и помочь ему определить приоритеты в терапии.
Цифровые двойники могут также облегчить работу сотрудникам службы поддержки. Графическая база данных американской TigerGraph позволяет интегрировать данные из разных источников для создания полной карты здоровья пациента. Это снижает время обработки вызовов call-центров на 10% и экономит сотни миллионов долларов. Услугами базы пользуется американская UnitedHealth Group, которая насчитывает почти 50 млн участников.
8. Улучшение работы медицинских организаций
Цифровые двойники также помогают улучшить качество обслуживания в медучреждениях. Исследовательская компания Gartner использует термин «цифровой двойник» организации, чтобы описать процесс моделирования того, как она работает, для улучшения своих основных процессов. Процесс обычно включает использование интеллектуального анализа данных для выявления возможных изменений в бизнес-процессах.
Инициатива GE Healthcare по виртуализации больниц использует модули для оценки изменений в операционной стратегии, возможностях, персонала, чтобы объективно определить, какие действия следует предпринять организации. Например, на платформе есть модули для оценки влияния конфигурации кроватей на уровень оказания медицинской помощи, оптимизации графиков операций, улучшения дизайна медицинского учреждения и оптимизации численности персонала. Это позволяет управляющим больниц проверять различные идеи без запуска пилотного проекта. По словам представителей GE, десятки организаций уже используют эту платформу.
Цифровые близнецы также могут помочь лицам, осуществляющим уход за больными, собирать и находить информацию от разных врачей. Сами медики могут использовать их, чтобы получать данные о болезнях пациента от других специалистов. Siemens Healthineers сотрудничает с Медицинским университетом Южной Каролины для улучшения распорядка дня в больнице с помощью анализа рабочих процессов. Одной из задач работы стало сокращение времени лечения пациентов, перенесших инсульт, поскольку для них время имеет решающее значение при восстановлении.
9. Устойчивость цепочки поставок
Пандемия показала, насколько хрупкими могут быть современные цепочки поставок. Цифровые двойники этих цепочек позволят организациям здравоохранения моделировать процессы, чтобы лучше понимать, как планировать ресурсы и закупки оборудования, а также препаратов. Недавний опрос исследовательской компании Accenture подтвердил, что 87% руководителей сферы здравоохранения признают пользу цифровых двойников в рамках стратегических партнерских отношений. Подобные решения уже предлагает TigerGraph.
10. Быстрое строительство больниц
Цифровые двойники также могут помочь упростить строительство медицинских учреждений. Компания Atlas Construction разработала платформу цифрового двойника, которая помогает планировать и организовать процессы проектирования, закупок и строительства. Она работает на базе Oracle Cloud и службы управления жизненным циклом активов Primavera Unifier.
11. Моделирование новых производственных линий
Siemens вместе с несколькими производителями вакцин разработала и протестировала различные конфигурации производственных линий. Новые вакцины на основе мРНК хрупки, и их необходимо производить с использованием микрожидкостных производственных линий, которые точно комбинируют частицы нанометрового размера. Цифровые двойники позволили исследователям спроектировать и проверить производственные устройства, масштабировать эти процессы и ускорить запуск линии с одного года до пяти месяцев.
12. Увеличение времени работы устройств
Philips запустила глобальную программу профилактического обслуживания, которая объединяет данные с более чем 15 тыс. медицинских устройств. Эти данные визуализировали в цифровых моделях оборудования. Компания надеется, что цифровые двойники смогут увеличить время безотказной работы медоборудования и помочь инженерам настраивать новое оборудование для нужд разных клиентов.
Между тем регулирующие органы ведут мониторинг обслуживания оборудования с помощью цифровых двойников. Например, Sysmex включила тестирование производительности в свой анализатор крови.
13. Цифровой двойник лаборатории
Современная разработка лекарств часто требует проверки тысяч и даже миллионов опций в строго контролируемой среде. Цифровой двойник лаборатории может помочь автоматизировать эти процессы и улучшить воспроизводимость экспериментов. Компания Artificial получила $ 21,5 млн от Microsoft и других компаний на разработку программного обеспечения для автоматизации лабораторий.